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यह शोधपत्र विभाजित-फिर-नियमित ग्राफ़ पूर्णता (DTRGC) का प्रस्ताव करता है, जो लुप्त विशेषताओं वाले ग्राफ़ पर गहन ग्राफ़ क्लस्टरिंग (DGC) के लिए एक नवीन विधि है। लुप्त विशेषताओं वाले ग्राफ़ के लिए मौजूदा प्रतिरूपण विधियों की सीमाएँ हैं क्योंकि वे नोड पड़ोसियों के बीच सूचना की मात्रा में अंतर को ध्यान में नहीं रख पाती हैं। DTRGC तीन मॉड्यूल का उपयोग करके इस सीमा का समाधान करता है: डायनेमिक क्लस्टर-अवेयर फ़ीचर प्रोपेगेशन (DCFP), पदानुक्रमित नेबरहुड-अवेयर इंप्यूटेशन (HNAI), और हॉप-वाइज़ रिप्रेजेंटेशन एन्हांसमेंट (HRE)। DCFP क्लस्टर संरचना के आधार पर प्रसार भार को समायोजित करके लुप्त नोड विशेषताओं को आरंभ करता है। HNAI नोड्स को उनके पड़ोसी विशेषताओं की पूर्णता के आधार पर तीन समूहों में वर्गीकृत करके उन्हें पदानुक्रमित रूप से प्रतिरूपित करता है। अंत में, HRE कई हॉप्स में सूचना को एकीकृत करके नोड अभ्यावेदन की अभिव्यंजना को बढ़ाता है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि DTRGC लुप्त विशेषताओं वाले ग्राफ़ पर विभिन्न DGC विधियों के क्लस्टरिंग प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार करता है।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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हम एक नवीन विधि (डीटीआरजीसी) प्रस्तुत करते हैं जो लुप्त विशेषताओं वाले ग्राफ पर डीप ग्राफ क्लस्टरिंग के प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करती है।
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नोड पड़ोसियों के बीच सूचना की मात्रा में अंतर पर विचार करके अधिक सटीक आरोपण संभव है।
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क्लस्टरिंग जानकारी का उपयोग करके आरोपण त्रुटियों को ठीक करने की एक प्रभावी रणनीति प्रस्तुत की गई है।
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विभिन्न ग्राफ डेटासेट पर उत्कृष्ट प्रदर्शन सत्यापन।
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Limitations:
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प्रस्तावित विधि की कम्प्यूटेशनल जटिलता के विश्लेषण का अभाव।
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विशिष्ट प्रकार के ग्राफ संरचनाओं के लिए प्रदर्शन विश्लेषण का अभाव।
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विभिन्न विशेषता लुप्त अनुपातों के लिए प्रदर्शन का विश्लेषण करने हेतु आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
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अन्य हालिया आरोपण विधियों के साथ अधिक व्यापक तुलनात्मक विश्लेषण की आवश्यकता है।
